[发明专利]自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法，主要解决在杂波环境下，自适应目标新生强度的PHD滤波器在目标新生时刻存在目标确认的滞后现象，并给出其线性高斯条件下的实现形式。通过前向滤波和后向平滑，能够准确估计目标数目和状态，减小目标新生时确认滞后对航迹形成带来的影响。其步骤包括目标新生率估计、前向滤波和后向平滑，即首先根据先验杂波数均值来估计k时刻的新生率；其次，采用k时刻的量测对目标进行预测和更新来完成前向滤波；然后，用滞后的L时刻量测对滤波结果进行后向平滑；最后，通过修剪合并和状态提取完成跟踪结果的输出。

主权项

一种自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法，包括如下步骤：(1)对k‑1时刻跟踪滤波器中存活目标的PHD的高斯混合形式进行初始化，设定第i个高斯项均值ms,k‑1(i)，高斯项滤波协方差Ps,k‑1/k‑1(i)和高斯项权值ws,k‑1(i)的初始值，其中i为高斯项的标号，Dk‑1/k‑1(y,β)表示全体目标的PHD，β为区分新生目标和存活目标的标志，Dk‑1/k‑1(y,0)表示存活目标的PHD，Dk‑1/k‑1(y,1)表示新生目标的PHD，y为目标的可观测状态，N(ms,k‑1(i)；Ps,k‑1/k‑1(i))表示均值为ms,k‑1(i)，方差为Ps,k‑1/k‑1(i)的高斯项；(2)根据先验杂波信息对新生目标强度估计：2a)根据k时刻传感器的测量方差杂波检测概率pD(c)、目标检测概率pD(t)、目标存活概率pS(t)、先验杂波数均值N(c)、目标新生权值门限Te和监控区域体积VS信息来估计k时刻的目标新生率λb,k；2b)根据估计的目标新生率λb,k和量测数据zk，把新生目标的PHD中的高斯项加入到k‑1时刻跟踪结果的全体目标的高斯项中，完成对监测区域内新生目标强度的检测，式中wb,k(i)＝λb,k，wb,k，mb,k，Pb,k分别对应新生目标高斯项的权值，均值，方差；(3)前向滤波，包括PHD预测和PHD更新：3a)PHD预测：对k‑1时刻的全体目标PHD向k时刻进行预测，其中全体目标包括存活目标和新生目标；3b)PHD更新：利用k时刻的量测数据zk，对预测PHD中的新生目标Dk/k‑1(y,1)和存活目标Dk/k‑1(y,0)分别进行更新，得到前向滤波结果其中wf,k，mf,k，Pf,k分别对应前向滤波后的高斯项权值，均值，方差；(4)后向平滑：利用滞后的L时刻的量测信息zL来平滑前向滤波后的高斯项，得到后向平滑结果其中wk/L，mk/L，Pk/L分别对应后向平滑后的高斯项的权值，均值，方差；当L＝k+1时为一步后向平滑；其中PHD平滑的计算式为：Dk/L(yk|Z1:L)=Dk/k(yk|Z1:k)[1-pS,k+1/k+∫Dk+1/L(yk+1|Z1:L)Fk+1/k(yk+1|yk)Dk+1/k(yk+1|Z1:k)δyk+1]]]>其中yk为k时刻目标的可观测状态，Z1:k为1到k时刻的量测集合，pS,k+1/k为存活概率，Dk/k(yk|Z1:k)为k时刻存活目标和新生目标的PHD滤波结果，Fk+1/k(yk+1|yk)为k‑1到k时刻的状态转移函数，Dk+1/k(yk+1|Z1:k)为k到k+1时刻存活目标和新生目标的PHD预测，Dk+1/L(yk+1|Z1:k)为L向k+1时刻存活目标和新生目标的后向递推结果；(5)删剪合并高斯项：对平滑后权值小于经验门限Tprun的高斯项进行删剪，对均值mk(i)之间的距离小于门限Umerg的高斯项进行合并，得到删剪合并后的状态估计结果其中wk(i)，mk(i)，Pk(i)分别对应删剪合并后的高斯项权值，均值，方差；(6)估计全体目标数目：对修剪合并后的PHD进行权值求和得到全体目标数目估计(7)输出最终的状态估计和目标数估计结果得到多目标跟踪的结果。